Pytorch之数据增强2

最新推荐文章于 2025-05-20 14:58:39 发布
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分类专栏： pytorch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42287851/article/details/89517860
本文详细介绍torchvision.transforms模块中的关键图像转换方法，包括ToPILImage, ToTensor, Lambda及LinearTransformation等，为深度学习图像预处理提供实用指南。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

 

torchvision.transforms

 

torchvision.transforms.ToPILImage(mode=None)

 

torchvision.transforms.ToTensor()

 

torchvision.transforms.Lambda(lambd)

 

 

torchvision.transforms.LinearTransformation(transformation_matrix)

 

PyTorch深度学习实战（12）——数据增强
盼小辉丶的博客
08-21 7067
数据增强是指通过对原始数据进行一系列变换和处理，生成更多、更丰富的训练样本的技术方法。数据增强在机器学习和深度学习领域中被广泛应用，它可以有效地解决数据不足的问题，提高模型的泛化能力和鲁棒性。我们已经了解了卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 有助于解决图像平移问题，但如果平移的范围过大同样可能影响模型的性能。在本节中，我们将学习如何使用数据增强确保模型能够得到正确的预测结果，即使图像移动较大范围。
pytorch-数据增强
wyw0000的博客
06-09 804
pytorch 数据增强
pytorch数据增强
qq_40107571的博客
08-31 6210
pytorch数据增强，以及transforms操作
卷积神经网络(CNN)中的数据增强技术：原理、方法与PyTorch实现
最新发布
weixin_68114439的博客
05-20 142
从简单开始：先尝试基础增强方法领域适配：根据任务特点选择增强方法避免过度增强：确保变换后的图像仍然合理监控效果：验证增强确实提升了泛化能力结合其他技术：与正则化、迁移学习等配合使用通过本文介绍的方法，您应该能够为您的CNN项目设计出有效的数据增强策略。记住，没有"一刀切"的最佳方案，需要通过实验找到最适合您数据和任务的增强组合。
Pytorch：数据增强
weixin_47255403的博客
12-05 1555
介绍数据的预处理模块transforms的运行机制，了解一些transforms中常用的图像预处理方法，简要了解transforms的运行机制并了解数据标准化(Normalize)的使用原理。
【Pytorch学习笔记】数据增强
弱就多努力的博客
01-14 7048
torchvision.transforms学习
【动手学深度学习PyTorch版】27 数据增强
水w的博客
10-30 2313
数据增强
pytorch 实现数据增强分类 albumentations的使用
12-20
总结起来，`albumentations`库是PyTorch数据增强的理想选择，它提供了丰富的图像变换选项，能帮助提升模型的鲁棒性和泛化能力。在实际的图像分类任务中，结合`albumentations`可以有效避免过拟合，使模型在未见过的...
Video-Dataset-Loading-Pytorch:用于加载，预处理和增强视频数据集的通用PyTorch数据集实现
05-05
PyTorch中高效的视频数据集加载和增强 作者： 如果您发现该代码很有用，请给存储库加注星标。 如果您完全不熟悉使用torch.utils.data.Dataset和torch.utils.data.DataLoader在PyTorch中加载数据集，建议您首先通过...
pytorch练手数据集
01-19
在PyTorch中，可以使用`DataLoader`类来加载这些数据，同时实现批处理和数据增强等功能，以提高模型的泛化能力。 验证集则用于在不泄露测试数据的情况下评估模型在不同训练阶段的性能。当我们在训练过程中监测验证...
人工智能-项目实践-数据增强-基于pytorch的目标检测数据增强工具包.zip
12-28
人工智能-项目实践-数据增强-基于pytorch的目标检测数据增强工具包 基于pytorch的目标检测数据增强工具包。 VOC格式数据集 -> transforms -> 无限dotaloader -> mosaic数据增强 -> anchors匹配 => 输出 : tuple...
Python-torchsamplepytorch的数据增强和采样
08-10
torch-sample : pytorch的数据增强和采样
[PyTorch][chapter 40][数据增强]
4AM_明朝百晓生
06-13 1484
一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ airplane ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bird ）、猫（ cat ）、鹿（ deer ）、狗（ dog ）、蛙类（ frog ）、马（ horse ）、船（ ship ）和卡车（ truck ）。torchvision.datasets中的数据集封装都是torch.utils.data.Dataset子类，它们都实现了__getitem__ 和 __len__方法，都可以用DataLoader进行数据加载。
pytorch数据增强汇总
chainfitness的博客
09-11 719
1.裁剪 transforms.CenterCrop 中心裁剪 transforms.RandomCrop 随机裁剪 transforms.RandomReizedCrop 随机大小,长宽比裁剪图片 transforms.FiveCrop 裁剪左上,右上,右下,坐下,中心共五个裁剪目标组成的元组 transforms.TenCrop 裁剪左上,右上,右下,坐下,中心共五个裁剪目标组成的元组,并对这五个目标按指定要求水平翻转或者垂直翻转 2.翻转和旋转 transforms.RandomHor
pytorch中的数据增强
我是天才很好
09-08 969
import numpy as np from PIL import ImageDraw, Image import matplotlib.pyplot as plt def randomErasing(img, p=0.5, sl=0.02, sh=0.4, r1=0.3, r2=3): """ 随机擦除 """ if np.random.rand() > p: return img img = np.array(i
Pytorch之数据增强3
weixin_42287851的博客
04-25 1733
Transforms on PIL Image torchvision.transforms.functional torchvision.transforms.functional与torchvision.transforms的区别在于torchvision.transforms.functional可以自己设定格式，torchvision.transforms一般用于torchvis...
PyTorch 笔记Ⅸ——数据增强
DeepHao'Blog
12-29 3429
文章目录数据增强说明导入必要的包读取图片并显示显示方式一显示方式二Pytorch 数据增强transforms 之旋转transforms 之裁剪transforms.functional 之裁剪特殊数据增强方式Augmentor导入 Augmentor 包读取图像并进行弹性形变数据增强实践导入新需要的模块定义数据增强函数开始处理效果展示 数据增强说明 1.本次将演绎常用的Pytorch数据增强方式 2.本次将简单介绍数据增强模块Augmentor的使用方式 导入必要的包 import PIL.Image
5、PyTorch 数据增强（SSD）
Man
02-22 2032
Pytorch 包含如下模块：Componenttorchtorch.jittorch.nnAPythonDataLoader。
【深度之眼】【Pytorch打卡第4天】：各种transforms详解
huxw_magus的博客
07-12 873
图像增强 裁剪 transforms.CenterCrop transforms.RandomCrop 功能:从图片中随机裁剪出尺寸为size的图片 • size:所需裁剪图片尺寸 • padding:设置填充大小 当为a时，上下左右均填充a个像素 当为(a, b)时，上下填充b个像素，左右填充a个像素 当为(a, b, c, d)时，左，上，右，下分别填充a, b, c, d • pad_if_need:若图像小于设定size，则填充 • padding_mode:填充模式，有4种模式 1、con
DALLE2-pytorch模型学习分析与数据增强策略
文件的标签中包含了“pytorch”、“对比学习”、“数据增强”和“人工智能”，进一步指明了这个文件与深度学习相关的几个重要概念。 鉴于标题中提到的博客已经记录了相关的信息，我们可能会在该博客中找到具体的...
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